区间分段优化最大似然估计算法.docx
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区间分段优化最大似然估计算法.docx
区间分段优化最大似然估计算法区间分段优化最大似然估计是一种常见的数学模型,被广泛应用于实际问题的解决中。该算法通过将一个连续的整体模型分解为多个局部模型,从而有效地提高了模型的精度和效率。本文将介绍区间分段优化最大似然估计算法的基本原理、应用场景以及优化方法。一、基本原理最大似然估计是一种基于概率论的统计推断方法,它通过最大化数据集的似然函数,来确定模型的未知参数。在实际问题中,数据往往并不满足单一的分布模型,因此需要将整体模型分解为多个部分,再分别进行似然函数的优化。在区间分段优化最大似然估计中,将整个
一种基于最大似然的SOQPSK联合估计优化算法.docx
一种基于最大似然的SOQPSK联合估计优化算法Title:AMaximumLikelihood-BasedJointEstimationOptimizationAlgorithmforSOQPSKAbstract:Theaimofthispaperistoproposeamaximumlikelihood-basedjointestimationoptimizationalgorithmforSerial-OrthogonalQuadraturePhaseShiftKeying(SOQPSK).SOQPS
最大似然序列估计MLSE与维特比算法VA.docx
5.8最大似然序列估计(MLSE)与维特比算法(VA)引言:1.最大似然函数准则—在AWGN或AGN信道上最佳接收准则。M元{xi}发送信息符号序列统计独立噪声(白,非白)用K-L展开式,分解y任意正交基,分解yy(t)或y,判发送.i=1,2,…,M可分解成N个独立的一维概率密度函数连乘2.最大似然序列估计准则—在ISI+AGN(AWGN)信道噪声(非白)用K-L展开式,分解y引入相关性信道弥散效应卷积编码器卷积计算y(t)或y由于引入相关性,似然函数与xi有关.映射{xi}一最佳接收准则及性能指数系统
58最大似然序列估计MLSE与维特比算法VA.docx
5.8最大似然序列估计(MLSE)与维特比算法(VA)引言:1.最大似然函数准则—在AWGN或AGN信道上最佳接收准则。M元{xi}发送信息符号序列统计独立噪声(白,非白)用K-L展开式,分解y任意正交基,分解yy(t)或y,判发送.i=1,2,…,M可分解成N个独立的一维概率密度函数连乘2.最大似然序列估计准则—在ISI+AGN(AWGN)信道噪声(非白)用K-L展开式,分解y引入相关性信道弥散效应卷积编码器卷积计算y(t)或y由于引入相关性,似然函数与xi有关.映射{xi}一最佳接收准则及性能指数系统
最大似然估计的MATLAB实现.doc
最大似然估计的matlab实现实验目的:在MVU估计量不存在或存在但不能求解的情况下,最大似然估计是获得实用估计的最通用的方法,利用它可简便地实现对复杂的估计问题的求解。对绝大多数实用的最大似然估计,当观测数据足够多时,其性能是最优的。本实验旨在通过网格搜索法和Newton-Raphson迭代法实现对未知信号的最大似然估计,并观察估计性能随样本数据量和信噪比的变化,加深对最大似然估计的理解。实验原理:对于一个达不到CRLB的估计问题,不存在一个有效的估计量,不能实现利用充分估计量求解MVU估计的办法。利用